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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. デ-タ工学. Data Engineering >Collaborative filtering based on user's hidden preference model -extraction user's preference from user's rating
【24h】

Collaborative filtering based on user's hidden preference model -extraction user's preference from user's rating

机译：基于用户隐藏偏好模型的协同过滤-从用户评分中提取用户偏好

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This paper proposes a novel method in collaborative filtering, which helps users in getting contents and items. The effectiveness of collaborative filtering can be assessed by its accuracy of prediction, and the accuracy of prediction depends on the way to seek similar users in preference. Previous works seek these users by the similarity between the users' rating. But our method measures the similarity by the users' preference. To extract these users' preference, we propose the weighting method for item and the introduction of users' hidden preference model. Besides these, we define the formula to predict users' rating. Through the experiments, we can confirm the effectiveness of our method in the accuracy of prediction.
机译：本文提出了一种协同过滤的新方法，可以帮助用户获取内容和项目。协作过滤的有效性可以通过其预测的准确性来评估，并且预测的准确性取决于优先寻求相似用户的方式。以前的作品通过用户评级之间的相似性来寻找这些用户。但是我们的方法通过用户的偏好来衡量相似性。为了提取这些用户的偏好，我们提出了项目的加权方法，并介绍了用户的隐藏偏好模型。除此之外，我们定义公式来预测用户的评分。通过实验，我们可以证实我们的方法在预测准确性方面的有效性。

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